最近在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化，梳理一下其中一些諸如pandas繪圖、matplotlib繪圖、pyplot(plt)、axes等概念。

重要的事情說三遍：axes不是axis！axes不是axis！axes不是axis！
重要的事情說三遍：pyplot是接口不是對象！pyplot是接口不是對象！pyplot是接口不是對象！

很多書上一上來就直接import matplotlib.pypltot as plt，然后就教你plt.xxx()。這種方式固然沒錯，可問題就出在了plt只是一個interface，只是一個接口，連對象都算不上（仔細(xì)回想，你確實沒有實例化過任何一個名叫plt類型的對象）這給本來就對面向?qū)ο缶幊滩⒉缓苁煜さ奈?em>帶來無窮無盡的困擾。plt這個接口的意義在于：

• 通過接口直接畫圖（這時候我們把這個接口看成一個黑盒，根本不要去管其中有些什么對象類型）
• 通過接口實例化別的類型的對象（如figure類型 axes類型等）
  

1.通過plt.xxx()直接繪圖

就像各種教程和書上的常規(guī)操作一樣，我們可以用plt.plot(), plt.bar()等繪制不同類型的圖（部分總結(jié)如下表）

表一 plt中用于繪圖的部分函數(shù)

我們可以用plt的其他一些函數(shù)來對圖表的標(biāo)題等進(jìn)行設(shè)置（部分總結(jié)如下表）

表二 plt中用于設(shè)置的部分函數(shù)

（具體的參數(shù)和用法詳見 https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html ）

用plt繪圖的方便之處，同樣也是它最令人迷惑的地方，就是它沒有一個顯性的對象。
我們甚至可以調(diào)用pandas繪圖以后，用表二中的plt函數(shù)來對pandas生成的這個圖表進(jìn)行設(shè)置。

例程如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series
data = Series([1.47,1.62,1.78,1.94,2.38,2.60],index=['2012','2013','2014','2015','2016','2017'])
#注意下一行的對象是'data'，它是一個series對象，調(diào)用的是pandas繪圖函數(shù)
data.plot(label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')#具體的pandas繪圖之后會細(xì)講
#但接下來我們甚至可以調(diào)用plt的函數(shù)對它進(jìn)行設(shè)置
plt.title('Income chart')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('income')
plt.annotate('Largest point',xy=(5,2.60),xytext=(3,2.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
plt.show()

上面這個例子就展示了pyplot(plt)的特點，不用指明對象就能進(jìn)行畫圖和設(shè)置，當(dāng)我們在同一個程序中的圖比較少的時候這是方便的，但當(dāng)我們同一個程序中的圖很多的時候，這種沒有顯性對象的方式會導(dǎo)致我們沒有辦法重新調(diào)用之前的圖（因為沒有對象名）也會給人一種很不踏實的感覺。

2.實例化figure和axes對象后繪圖

就像前文提到的，plt只是一個接口而不是對象。
在matplotlib中,有兩個重要的對象類型：figure對象可以把它想成一張空白圖紙，在上面可以繪制一個或多個axes對象（還可以有其他對象等）。axes對象是一個圖像的主要部分（它包括了圖線、xy軸等部分）。
我們可以使用plt接口生成figure對象和axes對象，然后對axes對象調(diào)用方法來實現(xiàn)畫圖和設(shè)置。
總體思路是：

1. 實例化figure對象
2. 實例化axes對象
3. 對axes對象調(diào)用方法進(jìn)行畫圖和設(shè)置

例程如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series
data = Series([1.47,1.62,1.78,1.94,2.38,2.60],index=['2012','2013','2014','2015','2016','2017'])
#調(diào)用plt接口，實例化figure1對象
figure1 = plt.figure(facecolor='w')#faceclolr設(shè)置背景顏色
#實例化ax1對象
ax1 = figure1.add_subplot(111)#ax1是figure1的第1行第一列的第1張圖表
#注意下一行的對象是'ax1'，它是一個axes對象，調(diào)用的是matplotlib.axes繪圖函數(shù)
ax1.plot(data,label='income', color = 'r', linestyle=':', marker = 's')
#接下來我們調(diào)用ax1的方法對它進(jìn)行設(shè)置
ax1.set_title('Income chart')
ax1.set_xlabel('Year')
ax1.set_ylabel('income')
ax1.annotate('Largest point',xy=(5,2.60),xytext=(3,2.5), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

用這種方式畫出來的圖，每一個對象都有它自己的名字，方便后面繼續(xù)調(diào)用、修改。代碼也就多了兩行實例化的過程，并沒有麻煩很多，個人很喜歡用這種方式畫圖（也給人一種很踏實的感覺）。

類比上面的表一和表二，給出對于axes對象的方法函數(shù)表：

表三 axes對象用于繪圖的部分方法函數(shù)

表四 axes對象中用于設(shè)置的部分方法函數(shù)

（具體的參數(shù)和用法詳見 https://matplotlib.org/api/axes_api.html )

注意表一和表三，表二和表四的異同：

1. 表一表二中的plt是固定的名字，不論畫什么都是plt.xxx()，而表三和表四中ax.xxx()中的ax要改成你實例的對象名。
2. 注意對比表二和表四，很多作用相同的東西，跑到了axes這里要多加一個set_

用實例化axes的方式畫圖很重要，因為多子圖的繪制更是需要依賴axes對象。

我還會分兩期分別介紹一下axes與多子圖的繪制和axes與pandas繪圖的關(guān)系。

到此這篇關(guān)于淺談matplotlib.pyplot與axes的關(guān)系的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib.pyplot axes內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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